异常数据不平衡处理方法

针对异常数据不平衡的情况，常见的处理方法有两种：过采样和欠采样。

过采样是指增加异常数据的数量，使得异常数据与正常数据的数量相当或更多。欠采样则是减少正常数据的数量或删除一些正常数据，以使异常数据在整个数据集中所占比例变得更高。

还有其他一些方法，例如使用生成对抗网络来生成新的异常数据，或者将异常数据与正常数据结合起来训练深度学习模型以提高分类效果。这就需要结合具体数据和情况灵活运用。